demo/as.R

In tgp: Bayesian Treed Gaussian Process Models

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### chunk number 1: 
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library(tgp)
library(maptree)
#options(width=65)
seed <- 0; set.seed(seed)


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### chunk number 2: 
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exp2d.data <- exp2d.rand(lh=0, dopt=10)
X <- exp2d.data$X
Z <- exp2d.data$Z
Xcand <- lhs(1000, rbind(c(-2,6),c(-2,6)))


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### chunk number 3: 
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exp1 <- btgpllm(X=X, Z=Z, pred.n=FALSE, corr="exp", verb=0)


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### chunk number 4: mapt
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tgp.trees(exp1)


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### chunk number 5: 
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rl <- readline("press RETURN to continue: ")
graphics.off()


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### chunk number 6: 
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XX <- tgp.design(200, Xcand, exp1)
XX <- rbind(XX, c(-sqrt(1/2),0))


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### chunk number 7: cands
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plot(exp1$X, pch=19, cex=0.5)
points(XX)
mapT(exp1, add=TRUE)


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### chunk number 8: 
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rl <- readline("press RETURN to continue: ")
graphics.off()


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### chunk number 9: 
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exp.as <- btgpllm(X=X, Z=Z, XX=XX, corr="exp", improv=TRUE, 
                        Ds2x=TRUE, verb=0)


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### chunk number 10: expas
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par(mfrow=c(1,3), bty="n")
plot(exp.as, main="tgpllm,", layout="as", as="alm")
plot(exp.as, main="tgpllm,", layout='as', as='alc')
plot(exp.as, main="tgpllm,", layout='as', as='improv')


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### chunk number 11: 
###################################################
rl <- readline("press RETURN to continue: ")
graphics.off()